字节跳动
推荐算法工程师-分发与互动
推荐算法工程师-分发与互动
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
LLM
推荐系统
多模态
模型压缩
内容理解
图神经网络
多任务学习
AI 估算 · 25k–50k
字节跳动推荐算法岗位薪酬具有竞争力，技术难度高，市场稀缺，薪资受技能和经验影响。
职位详情
关于这个职位
该职位负责抖音APP的推荐算法工作，涉及深度学习、图神经网络、多任务学习等前沿技术，与产品、运营团队紧密合作，优化用户体验并促进业务发展
适合热爱技术、追求创新的算法工程师
最低要求
具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底
具备推荐算法和机器学习领域的探索热情，具备持续学习、深度思考与创新能力
具备优秀的问题分析与解决能力，有良好的沟通表达能力和团队精神
工作职责
负责抖音的业务推荐算法工作，与同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验
将最前沿的机器学习技术应用到抖音的场景业务，优化用户体验促进业务发展
研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to Rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究
和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展
优先资格
熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入抖音核心推荐团队，接触亿级用户数据和工业级推荐系统
- 使用最前沿的机器学习技术，技术成长空间大
- 字节跳动薪酬福利优厚，平台影响力强
- 工作强度较大，需要快速跟进技术迭代和业务需求
- 竞争激烈，需要持续学习和创新
缺点 / 挑战
- 推荐算法面临复杂多目标优化和实时性挑战，技术要求高
- 适合热爱技术、追求挑战、希望在推荐算法领域深耕的工程师
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为推荐系统专家或架构师
- 管理方向：带领团队负责核心推荐业务，晋升为技术Leader
- 业务方向：深入理解产品，转型为产品技术复合型人才
- 负责抖音推荐系统的算法优化与迭代，提升用户体验和业务指标
- 应用深度学习、图神经网络等前沿技术解决推荐中的多目标优化、冷启动等问题
- 与产品、运营团队协作，分析用户行为数据，制定算法策略驱动业务增长
- 扎实的编程能力，精通Python或C++，熟悉数据结构和算法
- 深入理解机器学习、深度学习原理，有推荐系统或相关领域项目经验
- 具备复杂问题分析和解决能力，良好的沟通与团队合作精神
申请策略
- 深入理解抖音的产品逻辑和用户生态，在面试中展现业务思考
- 突出推荐系统相关项目经验，如召回、排序、重排等模块
- 展示机器学习竞赛或论文成果，尤其是深度学习方向
- 强调编程能力和算法基础，可附上GitHub链接
- 补充强化学习、大模型（LLM）在推荐中的应用知识
- 熟悉字节跳动常用的技术栈，如自研框架或开源工具
面试指南
- 从问题定义、数据分析、模型选择、实验评估到上线监控的完整流程
- 结合理论与实践，强调具体场景下的权衡和优化策略
- 展示系统思维，考虑算法、工程和业务的全链路影响
- 请详细介绍你参与过的推荐系统项目，包括数据、模型和效果
- 如何解决推荐中的冷启动问题？
- 多目标优化中如何处理不同目标之间的冲突？
- 谈谈你对深度学习模型在推荐中应用的最新进展的理解
- 如果抖音推荐指标下降，你会如何排查和优化？
匹配度报告
66
综合匹配度
字节跳动推荐算法岗，技术前沿，薪资优厚，但工作强度大。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
字节跳动提供有竞争力的薪酬和福利，但JD未明确具体数字，整体补偿性较强。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展匹配
85较高
该职位涉及最前沿的推荐算法和技术，有大量学习和创新机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、深度学习、图神经网络、LLM
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动工作强度较大，JD未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
抖音产品影响亿万用户，有一定社会价值，但以商业化为核心，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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